💖💖作者：计算机编程小央姐 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜
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【Hadoop+Spark+python毕设】基于大数据的大学生毕业就业数据分析与可视化系统-系统功能介绍
《基于大数据的大学生毕业就业数据分析与可视化系统》以 Hadoop 和 Spark 为核心大数据框架，采用 Python 作为开发语言，后端搭配 Django 框架，前端通过 Vue+ElementUI+Echarts 实现数据可视化展示。系统聚焦大学生毕业就业数据，涵盖就业基本情况分析、专业与就业关联分析、学历与就业关系分析及多因素交叉分析四大核心模块，可完成毕业去向分布统计、就业行业占比计算、专业薪资水平对比、学历与薪资关系分析等功能。通过 Spark SQL 进行数据清洗与分析，借助 Pandas 和 NumPy 处理数值计算，将分析结果存储至 MySQL 数据库，最终以图表形式直观呈现，为计算机专业毕业设计提供完整的大数据技术实践方案，帮助开发者掌握从数据处理到可视化展示的全流程开发逻辑。
【Hadoop+Spark+python毕设】基于大数据的大学生毕业就业数据分析与可视化系统-系统技术介绍
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 开发语言：Python+Java（两个版本都支持） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持） 前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery 详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy 数据库：MySQL
【Hadoop+Spark+python毕设】基于大数据的大学生毕业就业数据分析与可视化系统-系统背景意义
现在大学生毕业就业数据越来越多，学校和教育相关方都需要更清晰的方式去了解这些数据背后的信息，但传统的数据分析方式大多依赖简单的 Excel 统计，很难处理大量的就业数据，也没法快速挖掘数据里的关联关系。对于计算机专业的学生来说，毕业设计需要结合当下热门的技术方向，大数据技术因为能高效处理海量数据，成为很多学生的选择方向之一。不过很多学生在做毕设时，常常不知道怎么把大数据技术和实际场景结合起来，要么只懂理论不会落地，要么做出来的系统功能比较单一。这个课题就是在这样的情况下产生的，想着搭建一个能实际处理就业数据的系统，既用到大数据技术，又能解决就业数据整理分析的实际需求，也给同专业学生做毕设提供一个参考案例。这个课题作为毕业设计，主要是想通过实际开发掌握大数据技术的基本应用流程，毕竟平时上课学的理论多，实际动手做项目的机会少，做这个系统能让自己把 Hadoop、Spark 这些技术真正用起来，比如用 Spark 处理数据、用 Echarts 做可视化，这些实践经验对以后找相关工作也有帮助。从实际应用来看，系统能把零散的就业数据整理好，分析出不同专业、不同学历学生的就业情况，学校老师要是想用这些数据做简单的就业趋势分析，也能直接用系统里的功能，不用再手动算数据。不过这个系统毕竟只是毕业设计，功能和性能上肯定还有不足，比如处理超大规模数据时可能会有点慢，但作为学生练手的项目，能做到现在这样的数据分析和展示效果，我觉得已经能满足毕设的基本要求了，也希望能给其他做类似课题的同学一点小小的启发。
【Hadoop+Spark+python毕设】基于大数据的大学生毕业就业数据分析与可视化系统-系统演示视频
【Hadoop+Spark+python毕设】基于大数据的大学生毕业就业数据分析与可视化系统-系统演示图片
【Hadoop+Spark+python毕设】基于大数据的大学生毕业就业数据分析与可视化系统-系统部分代码
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, avg, round, when
import pandas as pd
import numpy as np
初始化 SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("GradEmploymentAnalysisSystem").master("local[*]").getOrCreate()
1. 毕业去向分布统计核心代码
def analyze_graduate_destination(data_path):
读取就业数据（假设数据格式为 CSV）
df = spark.read.csv(data_path, header=True, inferSchema=True)
筛选毕业去向相关字段，排除空值
destination_df = df.select("graduate_id", "graduate_destination").filter(col("graduate_destination").isNotNull())
统计各去向人数及占比
destination_count = destination_df.groupBy("graduate_destination").agg(count("graduate_id").alias("count"))
total_count = destination_count.agg(sum("count").alias("total")).collect()[0]["total"]
destination_analysis = destination_count.withColumn("percentage", round((col("count") / total_count) * 100, 2))
按人数降序排序
result_df = destination_analysis.orderBy(col("count").desc())
将结果转换为 Pandas DataFrame，便于后续存储到 MySQL
result_pd = result_df.toPandas()
打印分析结果（实际项目中可注释，仅用于调试）
print ("毕业去向分布统计结果：")
print (result_pd)
return result_pd
2. 专业薪资水平对比核心代码
def analyze_major_salary(data_path):
读取就业数据
df = spark.read.csv(data_path, header=True, inferSchema=True)
筛选专业、期望薪资字段，排除空值和无效薪资（假设薪资单位为元，排除 0 或负数）
salary_df = df.select("major", "expected_salary").filter(
(col("major").isNotNull()) & (col("expected_salary").isNotNull()) & (col("expected_salary") > 0)
)
按专业分组计算平均薪资，保留 2 位小数
major_salary = salary_df.groupBy ("major").agg (
avg ("expected_salary").alias ("avg_salary"),
count ("major").alias ("student_count") # 统计各专业参与统计的学生数
).withColumn ("avg_salary", round (col ("avg_salary"), 2))
筛选学生数大于 10 的专业（避免样本量过小导致结果偏差）
valid_major_salary = major_salary.filter(col("student_count") >= 10)
按平均薪资降序排序
result_df = valid_major_salary.orderBy(col("avg_salary").desc())
转换为 Pandas DataFrame
result_pd = result_df.toPandas()
打印分析结果
print ("专业薪资水平对比结果：")
print (result_pd)
return result_pd
3. 学历与就业去向关联分析核心代码
def analyze_education_destination(data_path):
读取就业数据
df = spark.read.csv(data_path, header=True, inferSchema=True)
筛选学历、毕业去向字段，排除空值
edu_dest_df = df.select("education_level", "graduate_destination", "graduate_id").filter(
(col("education_level").isNotNull()) & (col("graduate_destination").isNotNull())
)
定义学历层次顺序（用于后续排序）
education_order = ["专科", "本科", "硕士", "博士"]
按学历和毕业去向分组统计人数
edu_dest_count = edu_dest_df.groupBy("education_level", "graduate_destination").agg(
count("graduate_id").alias("count")
)
计算各学历总人数
edu_total = edu_dest_count.groupBy("education_level").agg(
sum("count").alias("edu_total")
)
关联计算各学历下各去向的占比
edu_dest_analysis = edu_dest_count.join(edu_total, on="education_level", how="inner")
edu_dest_analysis = edu_dest_analysis.withColumn(
"percentage", round((col("count") / col("edu_total")) * 100, 2)
)
按学历层次和占比排序
edu_dest_analysis = edu_dest_analysis.orderBy(
col("education_level").asc(), col("count").desc()
)
转换为 Pandas DataFrame
result_pd = edu_dest_analysis.toPandas()
调整学历顺序（按定义的 education_order 排序）
result_pd["education_level"] = pd.Categorical(result_pd["education_level"], categories=education_order, ordered=True)
result_pd = result_pd.sort_values("education_level")
打印分析结果
print ("学历与就业去向关联分析结果：")
print (result_pd)
return result_pd
【Hadoop+Spark+python毕设】基于大数据的大学生毕业就业数据分析与可视化系统-结语
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